(57)【要約】【課題】劣化文字列用の文字列認識プログラム、装置および方法。【解決手段】劣化文字列用の文字列認識プログラムであって、第１の辞書を使用して入力正規化画像から特徴を抽出する特徴抽出部と、抽出された特徴を、第２の辞書に記憶された特徴と比較し一定数の文字カテゴリ候補を選択する粗分類部と、第３の辞書および選択された文字カテゴリ候補を使用して、一定数の再構成特徴を構成するための特徴再構成部と、該特徴抽出部によって抽出された特徴および再構成された特徴に従って認識された文字コードを認識および出力するための詳細分類部と、第１の辞書と、特徴再構成部によって生成された再構成特徴とを使用して一定数の再構成画像を構成するための画像再構成部と、入力された正規化画像と、画像再構成部によって生成された再構成画像とに従って認識距離を算出する認識距離算出部と、を備える。【選択図】        図４
2007066310.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
劣化文字列用の文字列認識プログラムであって、
第１の辞書を使用して入力された正規化画像から特徴を抽出するための特徴抽出手順と、
前記抽出された特徴を第２の辞書に記憶されている特徴と比較することによって、一定数の文字カテゴリ候補を選択するための粗分類手順と、
第３の辞書および前記一定数の選択された文字カテゴリを使用して、一定数の複数の再構成特徴を構成するための特徴再構成手順と、
を備え、さらに、
前記特徴抽出手順によって抽出された前記特徴および前記再構成された特徴に従って認識された文字コードを認識および出力するための詳細分類手順と、
前記第１の辞書と、前記特徴再構成手順によって生成された前記再構成特徴とを使用して、一定数の複数の再構成画像を構成するための画像再構成手順と、
前記入力された正規化画像と、前記画像再構成手順によって生成された前記再構成画像とに従って認識距離を算出および出力するための認識距離算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする文字列認識プログラム。
【請求項２】
前記認識距離算出手順において算出された認識距離に基づいて文字切り出しを行い、前記文字切り出し結果に対応する前記詳細分類手順において算出された文字コードを最終認識文字コードとして算出することを特徴とする請求項１に記載の文字列認識プログラム。
【請求項３】
前記詳細分類手順が、前記特徴抽出手順によって抽出された前記特徴と前記再構成特徴の差を比較し、最小差を有する前記再構成特徴に対応する文字コードを認識された文字コードとして出力することを特徴とする請求項１または２に記載の文字列認識プログラム。
【請求項４】
前記画像再構成手順は、前記再構成画像の画素値の範囲を０〜２５５に正規化することを特徴とする請求項１または２に記載の文字列認識プログラム。
【請求項５】
前記認識距離算出手順は、前記入力された正規化画像と、前記画像再構成手順によって生成された前記再構成画像間の距離を算出し、最小距離を認識距離として出力することを特徴とする請求項１または２に記載の文字列認識プログラム。
【請求項６】
前記第１の辞書は、各正規化画像の変換行列および平均値から構成されていることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の文字列認識プログラム。
【請求項７】
前記第２の辞書は各文字カテゴリの特徴を記憶することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の文字列認識プログラム。
【請求項８】
劣化文字列用の文字認識列方法であって、
第１の辞書を使用して入力された正規化画像から特徴を抽出するステップと、
前記抽出された特徴と第２の辞書に記憶されている特徴とを比較することによって、一定数の文字カテゴリ候補を選択するステップと、
第３の辞書と前記一定数の選択された文字カテゴリとを使用して、一定の数の複数の再構成特徴を構成するステップと、
前記抽出された特徴と前記再構成された特徴とに従って認識された文字コードを認識および出力するステップと、
前記第１の辞書と前記再構成された特徴とを使用して、一定の数の複数の再構成画像を構成するステップと、
前記入力された正規化画像と前記再構成画像とに従って認識距離を算出および出力するステップと、
を備えることを特徴とする文字認識列方法。
【請求項９】
前記認識距離算出ステップにおいて算出された認識距離に基づいて文字切り出しを行い、前記文字切り出し結果に対応する前記詳細分類ステップにおいて算出された文字コードを最終認識文字コードとして算出することを特徴とする請求項８に記載の文字列認識方法。
【請求項１０】
劣化文字列用の文字列認識装置であって、
第１の辞書を使用して入力された正規化画像から特徴を抽出するための特徴抽出手段と、
前記抽出された特徴を第２の辞書に記憶されている特徴と比較することによって、一定数の文字カテゴリ候補を選択するための粗分類手段と、
第３の辞書および前記一定数の選択された文字カテゴリを使用して、一定数の複数の再構成特徴を構成するための特徴再構成手段と、
を備え、さらに、
前記特徴抽出手順によって抽出された前記特徴および前記再構成された特徴に従って認識された文字コードを認識および出力するための詳細分類手段と、
前記第１の辞書と、前記特徴再構成手順によって生成された前記再構成特徴とを使用して、一定数の複数の再構成画像を構成するための画像再構成手段と、
前記入力された正規化画像と、前記画像再構成手順によって生成された前記再構成画像とに従って認識距離を算出および出力するための認識距離算出手段と、
を備えることを特徴とする文字列認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概して文字認識用のプログラム、方法および装置に関し、特に劣化文字列用の文字列認識プログラム、方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
文書画像を捕捉するためのディジタルカメラおよびディジタルビデオカメラの普及に伴い、劣化文字列の認識がますます注目されている。劣化文字列の認識は、単一文字認識および文字列からの文字切り出しを含んでおり、これら２つのパーツはもともと結合されているものである。
【０００３】
文字列からの文字切り出しについて、認識に基づく切り出し方法はもっとも広く使用されている方法である。図１は、認識に基づく従来の切り出し方法の原理を示している。入力画像がまず二値化されて、次いで二値化画像の画素連結成分は、文字のストロークを見つけるために分析される（図１の最上行）。画像の画素連結成分の分析アルゴリズムについては、下記非特許文献１を参照のこと。全ての画素連結成分は基本セグメント文字とみなされる（図１の真ん中の行）。画素連結成分の結合は合成セグメント文字とみなされる（図１の最下行）。続いて、文字認識が全ての基本セグメント文字ならびに合成セグメント文字に対して実行され、これによって認識距離が提供される。全ての文字列は、異なる基本セグメント文字および結合された合成セグメント文字からなる複数の切り出しパスに分離可能であり、各切り出しパスの認識距離は、これを構成する基本セグメント文字および合成セグメント文字の認識距離の合計である。文字列の正確な切り出し結果は、最小総認識距離を有する切り出しパスを選択することによって得られる。切り出しを達成する一方で、各基本セグメント文字および合成セグメント文字に関する認識結果はまた、文字の最終認識結果でもある。
【０００４】
図１は、認識に基づく従来の切り出し方法の原理を示している。
【０００５】
図１に示されるように、「ハ」、「リ」および「を」からなる切り出しパスは最小認識距離７２を有している。従って、これらは最終切り出しおよび認識結果として出力される。
【０００６】
上記の原理より、認識距離は、認識結果だけでなく正確な切り出しにとっても非常に重要であることが分かる。例えば、図１において、「ハ」の最小認識距離は２１であり、文字の左右の２つのストロークの認識距離はそれぞれ１９および２６である。これら２つのストロークの認識距離の合計が２１よりも小さければ、「ハ」の最初の認識結果が正確であっても、図１の左ストローク１と右ストローク２に依然として誤ってセグメント化されることになる。
【０００７】
以下の特許文献１，２および非特許文献１〜３のような文字列からの文字切り出しに関する多数の論文および特許がこれまで公開されている。
【０００８】
これらの論文および特許の多くは接触文字の処理を目的としており、処理対象の多くは二値化画像である。劣化文字列画像に関しては、従来の二値化の方法はしばしば重大なかすれたストローク（ストロークの画素ポイントの欠落）やストロークの接触の原因となっており、望ましい認識効果を達成するのは不可能である。
【０００９】
二重固有空間ベースの方法は劣化文字の認識においては極めて効果的であり、この方法は、グレースケール文字画像から直接文字の特徴を抽出する。図２は、二重固有空間ベースの方法を使用する文字認識を示すフローチャートである。入力は正規化された文字画像である。文字画像の特徴がまず第１の辞書（図２の辞書１）で抽出される。次いで文字画像が、第２の辞書（図２の辞書２）によってＭ個のカテゴリ候補に大まかに分類される。続いて第３の辞書（図２の辞書３）が、入力された文字特徴をＭ個のカテゴリ候補のうちの１つに最終的に分類するために使用される。最終的には、認識された文字コードならびに認識距離が出力される。
【００１０】
二重固有空間ベースの方法はグレースケール画像から直接特徴を抽出することによって二値化のプロセスを回避するため、不良による画像雑音に対してより安定的である。しかしながら、二重固有空間ベースの方法が、認識に基づく切り出し方法に直接適用される場合にはいくつかの問題がある。
【００１１】
図３に示されるように、第１の行の画像は文字列画像である。第２の行はバイナリ結果であり、このバイナリ化画像は粗切り出しに使用される。示されているような外接矩形は粗切り出しの結果である。第３の行は基本セグメント文字のグレースケール画像を正規化したものである。各セグメント画像の下に示されているのは、認識された文字およびその認識距離である。第４の行は、正規化後の合成セグメント文字「年」および「開」の正規化グレースケール文字画像、ならびに対応する認識結果および認識距離である。認識に基づく従来の切り出し方法が使用される場合、第２の行の「開」は４つのセグメントに分離されるために「開」は正しく認識されることはなく、また、４つのセグメントの認識距離の合計は５．３９＋６１．０１＋４５．６９＋２０．３７＝１３２．４６である。「開」の認識距離は４０９．７１であり、これは４つのセグメントの認識距離の合計よりも大きいため、文字列全体は「年１回Ｉ！ＩＩく」に認識される。
【００１２】
【特許文献１】米国特許第６３２７３８５号
【特許文献２】米国特許第５６９２０６９号
【特許文献３】米国特許第５１７２４２２号
【非特許文献１】Ｒ．  Ｃ．  Ｇｏｎｚａｌｅｚ著、Ｑｕｉｑｉ  ＲＵＡＮ、Ｙｕｚｈｉ  ＲＵＡＮら編、“ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｓｅｃｏｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ“の４３５頁
【非特許文献２】Ｙ．  Ｌｕ著、「Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｐｒｉｎｔｅｄ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  −  Ａｎ  Ｏｖｅｒｖｉｅｗ」、Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、第２８巻、第１号、６７〜８０頁、１９９５年１月。
【非特許文献３】Ｓ．  Ｗ．  Ｌｅｅ、Ｄ．  Ｊ．  Ｌｅｅ、Ｈ．  Ｓ．  Ｐａｒｋ、「Ａ  Ｎｅｗ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ  ｆｏｒ  Ｇｒａｙ−Ｓｃａｌｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、ＩＥＥＥ  ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  ｐａｔｔｅｒｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、第１８巻、第１０号、１０４５〜１０５０頁、１９９６年１０月。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明の目的は、二重固有空間を使用する切り出しに伴う問題を解決するためにより良好な特徴を使用してより合理的な認識距離を生成する、劣化文字列用の文字列認識装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一態様に従って、第１の辞書を使用して入力された正規化画像から特徴を抽出する特徴抽出手段と、該抽出された特徴と、第２の辞書に記憶されている特徴とを比較することによって一定数の文字カテゴリ候補を選択する粗分類手段と、第３の辞書と、該一定数の選択された文字カテゴリ候補とを使用して、一定数の複数の再構成特徴を構成する特徴再構成手段と、該特徴抽出手段によって抽出された特徴と該再構成された特徴とに従って認識された文字コードを認識および出力する詳細分類手段と、該第１の辞書と、該特徴再構成手段によって生成された該再構成特徴とを使用して、一定の数の複数の再構成画像を構成する画像再構成手段と、該入力された正規化画像と、該画像再構成手段によって生成された該再構成画像とに従って認識距離を算出および出力する認識距離算出手段と、を備える、劣化文字列用の文字列認識装置が提供される。
【００１５】
本発明の別の態様に従って、第１の辞書を使用して入力された正規化画像から特徴を抽出するステップと、該抽出された特徴と、第２の辞書に記憶されている特徴とを比較することによって一定数の文字カテゴリ候補を選択するステップと、第３の辞書と、該一定数の選択された文字カテゴリ候補とを使用して、一定数の複数の再構成特徴を構成するステップと、該抽出された特徴と該再構成された特徴とに従って認識された文字コードを認識および出力するステップと、該第１の辞書と該再構成された特徴とを使用して、一定の数の複数の再構成画像を構成するステップと、該入力された正規化画像と該再構成画像とに従って認識距離を算出および出力するステップと、を備える、劣化文字列用の文字列認識方法が提供される。
【００１６】
抽出された特徴および再構成された特徴に従って最終的な認識文字コードを認識および出力し、入力された正規化画像および再構成された画像に従って認識距離を算出および出力することが本発明において可能であるため、本発明はより良好な特徴を使用して、切り出しにより適した認識距離を生成することによって、劣化文字列の文字を正しくセグメント化することが可能になる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、抽出された特徴および再構成された特徴に従って最終的な認識文字コードを認識および出力し、入力された正規化画像および再構成された画像に従って認識距離を算出および出力することにしたので、劣化した文字列画像の文字を正しくセグメント化することが可能になるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明の実施形態を以下添付の図面を参照して説明する。
【実施例】
【００１９】
図４は、本発明の実施形態に従った文字列認識装置によって使用される文字列認識方法を示すフローチャートである。
【００２０】
図４に示されるように、本発明の実施形態に従った文字列認識装置は、第１の辞書４０３を使用して入力された正規化画像４０１から特徴を抽出する特徴抽出部４０２と、第２の辞書４０５に記憶されている特徴と抽出された特徴とを比較することによってＭ個の文字カテゴリ候補を選択する粗分類部４０４と、第３の辞書４０７およびＭ個の文字カテゴリ候補を使用してＭ個の再構成特徴を再構成する特徴再構成部４０６と、第１の辞書４０３を使用してＭ個の再構成画像を構成する画像再構成部４０８と、特徴抽出部４０２によって抽出された特徴と再構成された特徴の差を比較することによって認識された文字コード４１１を出力する詳細分類部４０９と、認識距離４１２を出力する認識距離算出部４１０とを備える。
【００２１】
図４に示されたフローチャートによると、入力された正規化文字画像４０１については、特徴抽出部４０２が、第１の辞書４０３を使用して入力された正規化文字画像４０１の特徴を以下の式（１）に従い抽出する：
【００２２】
【数１】
2007066310.tif 000003
【００２３】
ここでＸ＝［x1，x2，…，xw*h］Tは、高さおよび幅がそれぞれｗおよびｈである正規化文字画像を表している。式（２）は全正規化文字画像の平均値である。Ｕ＝［ｕ1，ｕ2，…，ｕn］はｕi＝［ｕi1，ｕi2，…，ｕiw*h]Tとする変換行列である。第１の辞書４０３はＵおよび式（３）からなる。式（１）で示された特徴抽出方法は主成分分析（ＰＣＡ）と称される。ＰＣＡについての詳細は、「Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ」、Ｓｅｃｏｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ，ｂｙ  Ｒ．Ｏ．Ｄｕｄａ、Ｐ．Ｅ．Ｈａｒｔ  ａｎｄ  Ｄ．Ｇ．Ｓｔｏｒｋ，ａ  Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ  Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．２００１．１１５〜１１７頁，５６８〜５６９に説明されている。
【００２４】
【数２】
2007066310.tif 000004
【００２５】
【数３】
2007066310.tif 000005
【００２６】
特徴抽出後、抽出された特徴Ｙは、粗分類部４０４によって、第２の辞書４０５に記憶されている各文字カテゴリの特徴と比較される。特徴比較については多数のアルゴリズムがあり、その１つはユークリッド距離：Ｄi＝｜Ｙ−Ｙi｜（ここでＤiはｉ番目の文字カテゴリＹiの特徴までの特徴Ｙのユークリッド距離である）に基づくものである。粗分類部４０４から出力される候補文字カテゴリ数がＭである場合、セグメント文字ごとにユークリッド距離の小さいものから順にＭ個の文字カテゴリが、粗分類の出力として選択される。
【００２７】
次に、特徴再構成部４０６が第３の辞書４０７を使用して、Ｍ個の候補カテゴリに対応するＭ個の再構成特徴を構成する。第３の辞書は各文字カテゴリの変換行列式（４）および平均特徴ベクトルＣiを記憶する。ｉ番目の再構成特徴式（５）は式（６）によって得られる。
【００２８】
【数４】
2007066310.tif 000006
【００２９】
【数５】
2007066310.tif 000007
【００３０】
【数６】
2007066310.tif 000008
【００３１】
図４の詳細分類部４０９は、元の特徴ＹとＭ個の再構成特徴式（５）の距離を算出する。これらセグメント文字ごとに算出されたＭ個の文字カテゴリのうち、最小の距離を有する文字カテゴリに対応するコードがそのセグメント文字の認識された文字コード４１１として出力される。
【００３２】
図２に示されたような二重固有空間を用いる従来の方法とは異なり、本発明の認識距離は、抽出された特徴Ｙと再構成された特徴の差ではない。本発明においては、新たな画像再構成部４０８が、第１の辞書４０３を使用して、以下の式（７）、式（８）に従いＭ個の再構成画像式（９）を算出することを提案する。
【００３３】
【数７】
2007066310.tif 000009
【００３４】
【数８】
2007066310.tif 000010
【００３５】
【数９】
2007066310.tif 000011
【００３６】
式（７）は式（１）から導くことが可能である。式（８）は、再構成画像の画素の値の範囲を０〜２５５に正規化するために使用され、この範囲は、元の画像の画素の値の範囲と一致する。
【００３７】
図４の認識距離算出部４１０は、元の正規化文字画像４０１とＭ個の再構成画像式（９）との距離を算出する。最小となる距離が、最終的に出力される認識距離４１２とみなされる。このように認識距離４１２が最小となるように文字切り出しを行い、詳細分類部４０９から出力された認識された文字コード４１１のうち、その文字切り出しに対応する文字コードが、最終的な認識された文字コードとなる。
【００３８】
図５は、本発明の実施形態に従った文字列認識装置で使用される文字列認識方法によって得られる認識距離を示している。図５の認識距離は切り出しについてより合理的であることがわかる。「開」の認識距離は１０４．７８であるのに対して、その４つの成分の認識距離の合計は４９４．０２であり、これは１０４．７８よりもかなり大きい。従ってこの文字は正しくセグメント化されかつ認識されることが可能である。
【００３９】
本実施形態で使用されている例示的な文字は日本語の文字であるが、本発明で提示する方法は日本語のみに限定されない。これはまた、中国語や韓国語などの他の言語にも適用可能である。
【００４０】
（付記１）劣化文字列用の文字列認識プログラムであって、
第１の辞書を使用して入力された正規化画像から特徴を抽出するための特徴抽出手順と、
前記抽出された特徴を第２の辞書に記憶されている特徴と比較することによって、一定数の文字カテゴリ候補を選択するための粗分類手順と、
第３の辞書および前記一定数の選択された文字カテゴリを使用して、一定数の複数の再構成特徴を構成するための特徴再構成手順と、
を備え、さらに、
前記特徴抽出手順によって抽出された前記特徴および前記再構成された特徴に従って認識された文字コードを認識および出力するための詳細分類手順と、
前記第１の辞書と、前記特徴再構成手順によって生成された前記再構成特徴とを使用して、一定数の複数の再構成画像を構成するための画像再構成手順と、
前記入力された正規化画像と、前記画像再構成手順によって生成された前記再構成画像とに従って認識距離を算出および出力するための認識距離算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする文字列認識プログラム。
【００４１】
（付記２）前記認識距離算出手順において算出された認識距離に基づいて文字切り出しを行い、前記文字切り出し結果に対応する前記詳細分類手順において算出された文字コードを最終認識文字コードとして算出することを特徴とする付記１に記載の文字列認識プログラム。
【００４２】
（付記３）前記詳細分類手順が、前記特徴抽出手順によって抽出された前記特徴と前記再構成特徴の差を比較し、最小差を有する前記再構成特徴に対応する文字コードを認識された文字コードとして出力することを特徴とする付記１または２に記載の文字列認識プログラム。
【００４３】
（付記４）前記画像再構成手順は、前記再構成画像の画素値の範囲を０〜２５５に正規化することを特徴とする付記１または２に記載の文字列認識プログラム。
【００４４】
（付記５）前記認識距離算出手順は、前記入力された正規化画像と、前記画像再構成手順によって生成された前記再構成画像間の距離を算出し、最小距離を認識距離として出力することを特徴とする付記１または２に記載の文字列認識プログラム。
【００４５】
（付記６）前記第１の辞書は、各正規化画像の変換行列および平均値から構成されていることを特徴とする付記１〜５のいずれか１つに記載の文字列認識プログラム。
【００４６】
（付記７）前記第２の辞書は各文字カテゴリの特徴を記憶することを特徴とする付記１〜５のいずれか１つに記載の文字列認識プログラム。
【００４７】
（付記８）前記第３の辞書は、各文字カテゴリの変換行列および平均特徴ベクトルを記憶することを特徴とする付記１〜５のいずれか１つに記載の文字列認識プログラム。
【００４８】
（付記９）不良テキストストリング文字列用の文字列認識方法であって、
第１の辞書を使用して入力された正規化画像から特徴を抽出するステップと、
前記抽出された特徴と第２の辞書に記憶されている特徴とを比較することによって、一定数の文字カテゴリ候補を選択するステップと、
第３の辞書と前記一定数の選択された文字カテゴリとを使用して、一定の数の複数の再構成特徴を構成するステップと、
前記抽出された特徴と前記再構成された特徴とに従って認識された文字コードを認識および出力するステップと、
前記第１の辞書と前記再構成された特徴とを使用して、一定数の複数の再構成画像を構成するステップと、
前記入力された正規化画像と前記再構成画像とに従って認識距離を算出および出力するステップと、
を備えることを特徴とする文字認識列方法。
【００４９】
（付記１０）前記認識距離算出ステップにおいて算出された認識距離に基づいて文字切り出しを行い、前記文字切り出し結果に対応する前記詳細分類ステップにおいて算出された文字コードを最終認識文字コードとして算出することを特徴とする付記９に記載の文字列認識方法。
【００５０】
（付記１１）前記認識された文字コードを認識および出力するステップが、
前記抽出された特徴と前記再構成された特徴の差を比較して、最小差を有する前記再構成された特徴に対応する文字コードを認識された文字コードとして出力するステップを含むことを特徴とする付記９または１０に記載の文字列認識方法。
【００５１】
（付記１２）前記再構成画像を構成再構成するステップが、
前記再構成画像の画素値の範囲を０〜２５５の範囲に正規化するステップを含むことを特徴とする、付記９または１０に記載の文字列認識方法。
【００５２】
（付記１３）前記認識距離を算出および出力するステップが、
前記入力された正規化画像と前記再構成画像間の距離を算出して、最小距離を認識距離として出力するステップを含むことを特徴とする付記９または１０に記載の文字列認識方法。
【００５３】
（付記１４）前記第１の辞書が、各正規化画像の変換行列および平均値によって構成されていることを特徴とする付記９〜１３のいずれか１つに記載の文字列認識方法。
【００５４】
（付記１５）前記第２の辞書が各文字カテゴリの特徴を記憶することを特徴とする付記９〜１３のいずれか１つに記載の文字列認識方法。
【００５５】
（付記１６）前記第３の辞書が、各文字カテゴリの変換行列および平均値を記憶することを特徴とする付記９〜１３のいずれかに１つに記載の文字列認識方法。
【００５６】
（付記１７）不良テキストストリング文字列用の文字列認識装置であって、
第１の辞書を使用して入力された正規化画像から特徴を抽出するための特徴抽出手段と、
前記抽出された特徴を第２の辞書に記憶されている特徴と比較することによって、一定数の文字カテゴリ候補を選択するための粗分類手段と、
第３の辞書および前記一定数の選択された文字カテゴリを使用して、一定数の複数の再構成特徴を構成するための特徴再構成部手段と、
を備えており、さらに、
前記特徴抽出手段によって抽出された前記特徴および前記再構成された特徴に従って認識された文字コードを認識および出力するためのファイン認識詳細分類手段と、
前記第１の辞書と、前記特徴再構成手段によって生成された前記再構成特徴とを使用して、一定の数の複数の再構成画像を構成するための画像再構成手段と、
前記入力された正規化画像と、前記画像再構成手段によって生成された前記再構成画像とに従って認識距離を算出および出力するための認識距離算出手段と、
を備えることを特徴とする文字列認識装置。
【００５７】
（付記１８）前記認識距離算出手段において算出された認識距離に基づいて文字切り出しを行い、前記文字切り出し結果に対応する前記詳細分類手段において算出された文字コードを最終認識文字コードとして算出することを特徴とする付記１７に記載の文字列認識装置。
【００５８】
（付記１９）前記認識詳細分類手段が、前記特徴抽出手段によって抽出された前記特徴と前記再構成特徴の差を比較し、最小差を有する前記再構成特徴に対応する文字コードを認識された文字コードとして出力することを特徴とする、付記１７または１８に記載の文字列認識装置。
【００５９】
（付記２０）前記画像再構成手段は、前記再構成画像の画素値の範囲を０〜２５５に正規化する、ことを特徴とする付記１７または１８に記載の文字列認識装置。
【００６０】
（付記２１）前記認識距離算出手段は、前記入力された正規化画像と、前記画像再構成手段によって生成された前記再構成画像間の距離を算出し、最小距離を認識距離として出力することを特徴とする付記１７または１８に記載の文字列認識装置。
【００６１】
（付記２２）前記第１の辞書は、各正規化画像の変換行列および平均値から構成されていることを特徴とする付記１７〜２１のいずれか１つに記載の文字列認識装置。
【００６２】
（付記２３）前記第２の辞書は各文字カテゴリの特徴を記憶することを特徴とする付記１７〜２１のいずれか１つに記載の文字列認識装置。
【００６３】
（付記２４）前記第３の辞書は、各文字カテゴリの変換行列および平均特徴ベクトルを記憶することを特徴とする付記１７〜２１のいずれか１つに記載の文字列認識装置。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】認識に基づく従来の切り出し方法の原理を示す図である。
【図２】二重固有空間ベースの方法を使用する文字認識を示すフローチャートである。
【図３】二重固有空間を使用する文字認識の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に従った文字列認識装置によって使用される文字列認識方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に従った文字列認識装置によって使用される文字列認識方法の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６５】
１  左ストローク
２  右ストローク
【図１】
2007066310.tif 000012
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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